Heutzutage gibt es online so viele Informationen zum maschinellen Lernen, dass es schwerfällt zu wissen, wo man anfangen soll. Zudem entwickelt sich das Fachgebiet so schnell, dass es schwierig ist, Schritt zu halten.
Da Sie hier gelandet sind, suchen Sie vermutlich nach einer leicht verständlichen Einführung in das maschinelle Lernen, die eine solide Grundlage für weiteres Lernen bietet – ohne gleich ein ganzes Buch lesen zu müssen.
Sie sind hier genau richtig.
Um Ihnen die wichtigsten Informationen in möglichst knapper Form zu vermitteln, steigen wir direkt ein.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen hat das Ziel, Zusammenhänge aus Daten zu lernen. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Hauptarten:
- Überwachtes maschinelles Lernen. Dabei wird ein Modell trainiert, das anhand von Eingabedaten eine Zielvariable vorhersagt (z. B. Diagnose, Alter oder Symptomschwere).
- Unüberwachtes maschinelles Lernen. Hier wird ein Modell erstellt, das Strukturen in den Daten erkennt, ohne eine vorab definierte Zielgröße vorherzusagen.
Die meisten realen Anwendungen gehören zum überwachten maschinellen Lernen, weshalb sich dieser Beitrag auf diesen Bereich konzentriert.
Wie erstellt man ein überwachtes Machine-Learning-Modell?
Eines der einfachsten Beispiele ist die lineare Regression, mit der ein kontinuierliches Ergebnis anhand mehrerer Eingangsmerkmale vorhergesagt wird.
Die Modellparameter werden so bestimmt, dass der Vorhersagefehler auf den Trainingsdaten minimiert wird. Dieses Prinzip gilt für die meisten überwachten Machine-Learning-Modelle.
Beispiele für überwachte Machine-Learning-Modelle
- Lineare Diskriminanzanalyse. Erlernt eine lineare Trennlinie zwischen zwei Gruppen durch Optimierung der Varianztrennung.
- Regressions- und Klassifikationsbäume. Teilen die Daten iterativ in Verzweigungen auf und können nichtlineare Zusammenhänge abbilden.
- Support-Vector-Maschinen. Definieren Entscheidungsgrenzen auf Basis sogenannter Support-Vektoren und können nichtlineare Muster modellieren.
Wie gut ist ein Machine-Learning-Modell?
Die Bewertung der Modellleistung ist entscheidend, um festzustellen, ob Vorhersagen auf neue, unbekannte Daten übertragbar sind.
- Fehlerrate: Anteil falsch klassifizierter Beobachtungen.
- Sensitivität und Spezifität: Robuste Kennzahlen für unausgewogene Datensätze.
- ROC-AUC: Bewertet die Leistung über verschiedene Klassifikationsschwellen hinweg.
Wichtig ist, dass Trainingsdaten niemals zur Leistungsbewertung verwendet werden dürfen. Stattdessen sind unabhängige Validierung oder Kreuzvalidierung erforderlich.
Warum ist Kreuzvalidierung notwendig?
Bei der Kreuzvalidierung wird die Modellleistung anhand von Daten bewertet, die während des Trainings nicht verwendet wurden, indem die Daten wiederholt in Trainings- und Testsets aufgeteilt werden.
Dies liefert eine realistischere Einschätzung der Modellleistung in praktischen Anwendungsszenarien.
Wie erstellt man gute Machine-Learning-Modelle?
- Vermeiden Sie verzerrte oder konfundierte Daten.
- Verwenden Sie Trainingsdaten, die dem späteren Anwendungsszenario möglichst nahekommen.
- Bevorzugen Sie, wenn möglich, einfachere Modelle.
- Nutzen Sie Feature-Selektion bei hochdimensionalen Daten.
- Validieren Sie Modelle auf unabhängigen Datensätzen.
- Überprüfen Sie Vorhersagen auf verbleibende Störfaktoren.
Warum kann maschinelles Lernen schwierig sein?
- Geringes Signal-Rausch-Verhältnis in den Eingabedaten.
- Trainingsdaten sind nicht repräsentativ für die reale Anwendung.
- Rauschen oder Unsicherheit in den Zielvariablen.
- Einschränkungen beim Datenzugang und Datenschutz.
Wie startet man mit maschinellem Lernen?
Praktische Erfahrung ist entscheidend. R und Python sind weit verbreitete Programmiersprachen mit umfangreichen Machine-Learning-Bibliotheken und starker Community-Unterstützung.
Durch den Umgang mit realen Daten und geeigneten Validierungsstrategien schaffen Sie eine solide Grundlage für den verantwortungsvollen Einsatz von maschinellem Lernen.